T.Gy. Beszedfelism es szint. 2011.03.01. 1 Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója, PARCOR módszer, akusztikus csőmodell Takács.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Lineáris egyenletrendszerek
Advertisements

Lineáris egyenletrendszerek megoldása Gauss elimináció, Cramer-szabály Dr. Kovács Sándor DE GVK Gazdaságelemzési és Statiszikai Tanszék.
Környezeti és Műszaki Áramlástan II. (Transzportfolyamatok II.)
„Esélyteremtés és értékalakulás” Konferencia Megyeháza Kaposvár, 2009
Kvantitatív Módszerek
Függvények Egyenlőre csak valós-valós függvényekkel foglalkozunk.
MI 2003/ A következőkben más megközelítés: nem közvetlenül az eloszlásokból indulunk ki, hanem a diszkriminancia függvényeket keressük. Legegyszerűbb:
Műveletek logaritmussal
Kötelező alapkérdések
Kalman-féle rendszer definíció
Híranyagok tömörítése
A beszéd.
Utófeszített vasbeton lemez statikai számítása Részletes számítás
Az Univerzum térképe - ELTE 2001
4. VÉGES HALMAZOK 4.1 Alaptulajdonságok
Hullámoptika.
Elektronikai Áramkörök Tervezése és Megvalósítása
Mérés és adatgyűjtés Kincses Zoltán, Mingesz Róbert, Vadai Gergely 10. Óra MA-DAQ – Műszer vezérlése November 12., 15. v
Virtuális méréstechnika MA-DAQ műszer vezérlése 1 Mingesz Róbert V
A diákat jészítette: Matthew Will
© Gács Iván (BME) 1/36 Energia és környezet Szennyezőanyagok légköri terjedése.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés alapjai, izolált szavas kötöttszótárú felismerők Takács.
T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés neurális hálózatokkal Takács György 13. előadás 2012.
T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója, PARCOR módszer, akusztikus csőmodell Takács.
T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédfelismerés és beszédszintézis Internetes médiakommunikáció Közös előadás Beszédjel-tömörítés Takács.
T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés alapjai, izolált szavas kötöttszótárú felismerők Takács.
T.Gy. Beszedfel Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjel-tömörítés Takács György 7. előadás.
T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója Takács György 4. előadás
Beszédfelismerés és beszédszintézis Spektrális módszerek a beszédfeldolgozásban Takács György 3. előadás Beszedfelism és szint
T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója PARCOR módszerrel és a beszédképzés akusztikus.
Vámossy Zoltán 2006 Gonzales-Woods, SzTE (Kató Zoltán) anyagok alapján
III. előadás.
KÖZMŰ INFORMATIKA NUMERIKUS MÓDSZEREK I.
Szerkezeti elemek teherbírásvizsgálata összetett terhelés esetén:
6. Előadás Merevítő rendszerek típusok, szerepük a tervezésben
Darupályák tervezésének alapjai
2007 december Szuhay Péter SPECTRIS Components Kft
Lineáris egyenletrendszerek (Az evolúciótól a megoldáshalmaz szerkezetéig) dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém /' /
dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém
Folytonos jelek Fourier transzformációja
Matematikai alapok és valószínűségszámítás
szakmérnök hallgatók számára
Exponenciális egyenletek
4. Feladat (1) Foci VB 2006 Különböző országok taktikái.
Kvantitatív Módszerek
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
ÁRAMLÓ FOLYADÉKOK EGYENSÚLYA
Határozatlan integrál
Lineáris algebra.
Virtuális Méréstechnika Sub-VI és grafikonok 1 Makan Gergely, Vadai Gergely v
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat - levelező Sub-VI és grafikonok 1 Mingesz Róbert V
A termelés költségei.
1. ELBESZÉLÉS Összeállította: Nikli Károly
Nagy Szilvia 13. Konvolúciós kódolás
A mozgás egy E irányú egyenletesen gyorsuló mozgás és a B-re merőleges síkban lezajló ciklois mozgás szuperpoziciója. Ennek igazolására először a nagyobb.
Valószínűségszámítás II.
Többdimenziós valószínűségi eloszlások
előadások, konzultációk
A termelés költségei.
Hibaszámítás Gräff József 2014 MechatrSzim.
Földstatikai feladatok megoldási módszerei
Internetes médiakommunkáció TGY 1. előadás intmedkom02_09 1 Internetes médiakommunikáció Beszédfeldolgozás február 25. Takács György.
Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója, PARCOR módszer, akusztikus csőmodell Takács György 4. előadás Beszedfelism.
Áramlástani alapok évfolyam
Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés alapjai, izolált szavas kötöttszótárú felismerők Takács György 13. előadás Beszedf
Numerikus differenciálás és integrálás
III. előadás.
Előadás másolata:

T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója, PARCOR módszer, akusztikus csőmodell Takács György 4. előadás

T.Gy. Beszedfelism es szint Tartalom Ismétlés A lineáris predikció alapelvei PARCOR módszer a lineáris predikció speciális formája Akusztikus csőmodell Az akusztikus csőmodell és a lineáris predikció kapcsolata

T.Gy. Beszedfelism es szint A beszédhangok folytonos és diszkrét természete

T.Gy. Beszedfelism es szint A beszéd szerkezete A beszéd egymástól megkülönböztethető elemek szervezett időbeni egymásutánisága – soros szerkezet. Elem lehet egy összefüggő mondanivaló, egy hosszabb szünetekkel elhatárolt beszédrész, egy mondat, egy szó, egy beszédhang. Egy ötven beszédhangból álló nyelvben (leszámítva, hogy nem minden hang mondható egymás után) kb. egymillió különböző tíz hangból álló szó képezhető. A beszéd szerkezete felülről gyakorlatilag nyitott, alulról zárt.

T.Gy. Beszedfelism es szint

6 válasz Gerjesztések különböző helyeken Időben változó toldalékcső lineáris idővariáns rendszer H g(t)v(t)

T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédjel spektrális jellemzésének nehézségei Kezelhető periodikus függvényeknél a Fourier-sor, Egyszeri folyamatoknál a Fourier-integrál, stacionárius sztochasztikus folyamatoknál a spektrális sűrűség (az autokorrelációs függvény Fourier-transzformáltja A beszédjelnek csak rövid szakaszai sorolható be a fenti függvénytípusok valamelyikébe! Nem tudjuk hogyan csinálja a fül!!!! Bizonyosan végez valamifajta spektrális elemzést Csak véges szakaszok feldolgozása lehetséges gépi úton. A periódusidő meghatározása nehéz.

T.Gy. Beszedfelism es szint

9

10

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint Lineári predikció alapok A beszédjel n-edik mintája becsülhető a megelőző p beszédminta lineáris kombinációjával ahol az α i lineáris predikciós együtthatók hordozzák a jelenségre vonatkozó előismereteket, tapasztalatokat. p -- a prediktor fokszáma

T.Gy. Beszedfelism es szint válasz Gerjesztések különböző helyeken Időben változó toldalékcső lineáris idővariáns rendszer H g(t)v(t)

T.Gy. Beszedfelism es szint A predikció pontatlanságát jellemzi az predikciós hiba A predikciós hiba általában mintáról mintára változik! Gyakorlati feladatoknál a predikálandó jelenséget időszakaszokra bontjuk és egy-egy szakaszban úgy határozzuk meg az α i értékeket, hogy a predikciós hiba négyzetösszege minimális legyen.

T.Gy. Beszedfelism es szint Ez a négyzetes hiba az [n 0, n 1 ] tartományra vonatkozik! A z eredeti jel, predikált jel, hibajel értelmezhető úgy is, mint a predikciós együtthatókkal leírt fizikai rendszerek be- és kimeneti jelei.

T.Gy. Beszedfelism es szint Ebben a modellben bemenet az eredeti beszédminták sorozata és kimenő jel a predikált beszédminták sorozata.

T.Gy. Beszedfelism es szint Ebben a modellben bemenet az eredeti beszédminták sorozata és kimenő jel a predikciós hibaminták sorozata.

T.Gy. Beszedfelism es szint Ebben a modellben bemenet a pedikciós hibaminták sorozata és kimenő jel az eredeti beszédjel-minták sorozata.

T.Gy. Beszedfelism es szint válasz Gerjesztések különböző helyeken Időben változó toldalékcső lineáris idővariáns rendszer H g(t)v(t)

T.Gy. Beszedfelism es szint Tegyük fel, hogy tudunk a beszédjelre „jó” prediktort csinálni, azaz a hibaminták energiája sokkal kisebb, mint az eredeti beszédminták energiája A predikciós együtthatók és a hibaminták együtt teljes pontossággal leírják a beszédjelet. A predikciós együtthatókat és a hibamintákat kvantálva és kódolva tömörített beszédátvitel vagy beszédjel-tárolás lehetséges. A predikciós együtthatók és a hibajel jellemzői tömören és jól leírják a beszédfolyamatot és a beszédszervek működését. Melyik állítás igaz?

T.Gy. Beszedfelism es szint Ezt az elvet használják a GSM és a VoIP rendszerekben!!

T.Gy. Beszedfelism es szint Ezt az elvet használják beszédfelismerőkben, beszédszintetizátorokban

T.Gy. Beszedfelism es szint A predikciós együtthatók kiszámolása a beszédjel mintákból Adva van a beszédminták sorozata s(0), s(1), ……s(N-1), összesen tehát N minta Keressük predikciós egyenletben szereplő α 1, α 2, ….. α p predikciós együtthatók olyan értékét, hogy az E négyzetes predikciós hiba minimális legyen

T.Gy. Beszedfelism es szint Emlékezzünk a hibajel képletére!

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint Kovarianciamódszer A predikciótól azt kívánjuk meg, hogy az n 0 =p és n 1 =N-1 határok között legyen jó! Tehát az első p elemet nem kell jól becsülnie!

T.Gy. Beszedfelism es szint Autokorrelációs módszer A 0≤n≤N-1 indextartományon kívüli jelemeket zérusnak tételezi fel és a hibát n 0 = - ∞ és n 1 = + ∞ között értelmezi, A megoldandó egyenletrendszer mátrixa szimmetrikus, a főátlóval párhuzamos átlókban azonos elemet tartalmaz, Az egyenletrendszer felírásához is csak p+1 darab együtthatót kell meghatározni

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint

T.Gy. Beszedfelism es szint

A PARCOR eljárás

A minimalizálandó visszairányú hiba: Összevetve az előre irányú hiba egyenleteivel látható, hogy

Az előre irányú predikciónál használt összefüggés

Saito és Itakura gondolata volt bevezetni az előre és visszairányú hibára együttesen jellemző Wp értéket

Az egyenleteket rendezgetve egy rekurzív formula nyerhető: Bevezetve az új k változót Tehát nem nagy mátrix-egyenleteket kell megoldani, hanem α értékei rekurzív formulával számolhatók!

Először kiszámoljuk k 1 -et minden n-re Majd e 1 (n) és f 1 (n) értékeit minden n-re és ez hasonlóan tovább ismételhető Fontos!!! | k i |≤1

A szintézismodell stabil, ha | k i |≤1

A beszédkeltés akusztikus csőmodellje Közelítő feltevések: –A csőben a hullámok csak tengelyirányban terjednek (a keresztmetszeti méretek a hullámhosszhoz képest kicsik), –A hanghullám visszaverődése a csőfalról veszteségmentes, –A toldalékcső csatolásmentes, –A csőfalak merevek.

Állóhullámú minták egy egyenes csőben: negyedhullámú rezonátorok A cső zárt a bal végén és nyitott a jobb végén

Állóhullámú minták egy egyenes csőben: félhullámú rezonátorok A cső zárt mindkét végén A cső nyitott mindkét végén

Negyedhullámú rezonátor: Ahol: c - a hang terjedési sebessége (340 m/s) l - a cső hossza (0,17m átlagos férfinél) F1=500, F2=1500, F3=2500

Félhullámú rezonátor: Ahol: c - a hang terjedési sebessége (340 m/s) l - a cső hossza (0,17m átlagos férfinél) F1=0, F2=1000, F3=2000

A közelítő feltételek után a csőben terjedő hanghullámokat leíró egyenletek: Ahol: p – hangnyomás, u -- térfogatsebesség ρ – a levegő sűrűsége c – a levegőben terjedő hang sebessége

További egyszerűsítés a megoldhatóság érdekében: A(x,t)=A 0 Emlékezzünk a sodrott érpárakat leíró egyenletek alakjára

Egy keresztmetszetváltás és a csatlakozó csőszakaszok viszonyai

Egy állandó keresztmetszetű szakaszon a haladó hullámok csak késleltetést szenvednek, ezért A keresztmetszetváltásnál felírható a folytonossági egyenlet Bevezetve a reflexiós tényezőt:

Egy keresztmetszetváltás és a hozzá kapcsolódó szakaszok térfogatsebesség viszonyai folyamatábrában

Térfogatsebesség viszonyok a cső végén

Térfogatsebesség viszonyok a cső elején

(a) The vocal tract, modeled as a single one-dimensional acoustic tube of varying cross-sectional area and (b) an eight tube model suitable for discretization

A toldalékcső modellje egyenletesen felosztott, állandó keresztmetszetű csőszakaszokkal

Belátható, hogy az alábbi rács struktúrák ekvivalensek… Ezért a csőmodell azonos a PARCOR szintézis modellel, ha r i = ─ k i

A PARCOR eljárás olyan beszédfeldolgozási eszköz, amely 6-20 együtthatóval leírja a beszédjel egy szakaszát, Az együtthatók rekurzív képlettel meghatározhatók, A modell stabilitása garantálható, Az együtthatókból és valamilyen hibajelből a beszédjel előállítható, A csőmodellen keresztül fizikai tartalom rendelhető a modellhez, A csőmodell paraméterei magából a beszédjelből meghatározhatók!!!!!